研究人员利用AI和Apple Watch心电图机制检测心室有效泵力低的情况

本文来自cnBeta

根据本周在美国超声波学会会议上回馈的研究工作数据库，卡莱尔针灸里面心的研究工作其他部门想象了一种人工智能插值，并不需要运用于Apple Watch拍摄的单骨盆验证器来找到小肠有效泵力较高的病人。

小肠有效泵力较高或十二指肠病变是一个负面影响全世界2%到3%的人的问题，在60岁以上的人里面最多有9%。与Apple Watch可以验证到的另一个心脏问题--心肌梗死一样，小肠有效泵力较高可以没有症状。它也可能随之而来着一些症状，包括心跳慢速或呼吸急促。

卡莱尔针灸里面心心血管针灸系主任Paul Friedman说，人工智能并不需要运用于客户智能的产品的验证器特性来验证这种情况，这是“绝对了不起的”，因为它通常所需超声心动图、CT扫描或MRI来识别。

Apple Watch上的验证器特性是一种单骨盆验证器，它促请用户将手指放在Apple Watch的数字表冠上30秒。结果会被上传到Apple Health应用程序，并可与医疗从业者回馈。验证器旨在帮助验证心肌梗死，但验证器特性和Apple Watch的其他特性也打算研究工作运用于验证其他疟疾。

标准验证器运用于12根灯丝导线，放置在一个人的胸部、手臂和脖子上，监测心脏的模拟信号。为了运用于Apple Watch的单骨盆验证器结果，研究工作其他部门修改了现有的12骨盆插值，该插值已知并不需要验证显现出心脏肌肉的薄弱。

该研究工作包括在六个月内从46个州和11个国家所得来的125610份验证器。每个人都审批了多份验证器调查报告，最干净的校准被运用于该插值。几百名组织者进行时了临床测试，以测量泵的低压，这些数据库被用来相符Apple Watch是否能验证显现出问题。

研究工作其他部门计划启动亚洲地区前瞻性研究工作，在格外多不同老年人里面想到进一步测试，以确实Apple Watch里面的单骨盆验证器特性的好处。

“这就是针灸主导的仿佛：从你的楼上上廉价地诊断严重疟疾，”Friedman说。

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